【技术实现步骤摘要】
一种基于新型驾驶安全场的智能车避障轨迹规划方法
[0001]本专利技术属于车辆避障轨迹规划
，尤其涉及一种基于新型驾驶安全场的智能车避障轨迹规划方法。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术的兴起，以自动驾驶车辆为研究对象的运动轨迹规划问题越来越受到重视，而避障轨迹规划是自动驾驶汽车的关键部分，对自动驾驶汽车的研究具有重大意义。在自动驾驶汽车行驶过程中，准确，安全，实时避开障碍物，不仅能够提高智能车的安全性，对于出行效率也有一定提高，所以智能车的避障问题也成为了一个研究的热点。
[0003]主要的避障轨迹规划方法有人工智能的方法和人工势场法等。人工势场法将车辆在周围环境中的运动视为车辆在人工建立的虚拟场中的运动，目标点产生引力，障碍物产生斥力，车辆在二者合力中运动。根据引力和斥力的合力来控制车辆运动，产生一条无碰撞的最优轨迹。传统的人工势场只考虑了障碍物与目标点静止不动的静态环境，而车辆实际是在运动的环境中，因此在动态环境无法取得良好的效果。
[0004]目前对无人驾驶汽车避障轨迹规划已经有了一定的研究...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于新型驾驶安全场的智能车避障轨迹规划方法，其特征在于，步骤如下：(1)实时采集轨迹规划所需的智能车的自车信息和环境物体的信息；(2)建立新型驾驶安全场模型，将步骤(1)采集到的信息代入模型中，实时生成实际道路的驾驶安全场；(3)根据步骤(2)实时生成的驾驶安全场中各处场值的大小，规划避障轨迹；(4)按照上述规划的避障轨迹行驶，此后每经过Δt秒，则结合当前自车和环境信息再次进行轨迹规划，根据实际环境信息实时更新避障轨迹，以保证智能车避障。2.根据权利要求1所述的基于新型驾驶安全场的智能车避障轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤(1)中采集轨迹规划所需要的信息为第一类静止物体、第二类静止物体、移动物体的状态、类型和位置信息以及智能车自身状态和位置信息；第一类静止物体指发生碰撞时会造成极大损失的物体；第二类静止物体指不会与车辆发生碰撞，但会约束驾驶员的驾驶行为的物体；移动物体指道路上移动的车辆或行人。3.根据权利要求1所述的基于新型驾驶安全场的智能车避障轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤(2)的新型驾驶安全场模型建立的具体步骤如下：(21)静止物体势能场建模；(211)第一类静止物体势能场建模：1)第一类静止物体势能场建模：式中，E
SO1_q
为在(x
p
,y
p
)处的物体p在道路点(x
q
,y
q
)处形成的势能场矢量，方向与标准距离矢量r
pq
相同；K和k1为大于零的常数；M
p
为物体p的虚拟质量；R
p
为(x
p
,y
p
)处的道路影响因子；为修正距离矢量；ξ1和ξ2为椭圆参数；为静止物体所在车道行车方向与的夹角；V
max
为静止物体所在道路所允许的最高时速；e为自然常数；上述椭圆参数ξ1表达式为：式中，S为静止物体的影响范围；T
b
为影响范围边界的碰撞时间；τ1为与V
max
有关的大于零的调整因子；上述椭圆参数ξ2表达式为：式中，D为单个车道的宽度、τ2为与V
max
有关的大于零的调整因子；
上述虚拟质量M
p
表达式为：式中，T
p
为物体类型，具体为该类型碰撞损失与标准类型碰撞损失之比；m
p
为物体p的实际质量；α
k
、β
k
为待定常数；v
p
为物体p的速度；上述道路影响因子R
p
表达式为：式中，o
p
为(x
p
,y
p
)处的能见度；μ
p
为(x
p
,y
p
)处的道路附着系数；ρ
p
为(x
p
,y
p
)处的道路曲率；S
p
为(x
p
,y
p
)处的道路坡度；γ1、γ2、γ3、γ4为待定系数，γ1，γ2＜0,γ3，γ4＞0；o
*
、μ
*
、ρ
*
、S
*
为o、μ、ρ、S的标准值；(212)第二类静止物体势能场建模：式中，E
SO2_q
为(x
q
,y
q
)处道路标线g的场强矢量，方向与r
gq
相同；LT
g
为道路标线类型；D为道路宽度；k2为大于零的待定常数；r
gq
＝(x
q
‑
x
g
,y
q
‑
y
g
)为距离矢量；G∈[0,1]为势场值调整因子；(22)移动物体动能场建模：2)移动物体动能场建模：式中，E
V_q
为在(x
c
,y
c
)处的移动物体c在道路点(x
q
,y
q
)处形成的动能场矢量，方向与r
cq
相同；和为椭圆参数；R
c
为(x
c
,y
c
)处的道路影响因子；M
c
为移动物体c的虚拟质量；为动能场调整距离矢量；v
c
为移动物体c的速度；为v...
【专利技术属性】
技术研发人员：张自宇，王春燕，张梦淇，赵万忠，朱耀鎏，曹铭纯，于博洋，孟琦康，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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